机器学习在储能陶瓷Ba_Ti_1_省略__x_O_3介电常数寻优中的应用_刘泳斌

资 源 简 介

机器学习在储能陶瓷Ba_Ti_1_省略__x_O_3介电常数寻优中的应用_刘泳斌

详 情 说 明

刘泳斌的研究探讨了机器学习技术在优化储能陶瓷材料BaTiO3介电常数方面的创新应用。这项研究代表了材料科学和人工智能的交叉领域，通过数据驱动方法加速了传统试错式材料研发过程。

研究核心在于利用机器学习模型分析BaTiO3基陶瓷的组成-性能关系。通过收集不同掺杂比例和工艺条件下的介电性能数据，研究人员建立了能够预测新配方介电常数的算法模型。这种方法相比传统实验手段，可以大幅减少实验次数，快速锁定最优材料配比。

研究中特别关注了特征工程的处理，包括材料成分、晶体结构参数和工艺条件等关键特征的提取和选择。通过比较不同机器学习算法（如随机森林、神经网络等）的表现，确定了最适合该材料体系的建模方法。

这项工作的意义在于为新型储能陶瓷材料的开发提供了智能化解决方案，展示了机器学习在材料基因组计划中的实际应用价值。未来可进一步结合高通量计算和自动化实验平台，实现更高效的材料发现流程。